阿里达摩院发布了一款多癌影像分析通用模型，可以检测、分割和诊断八种主要的高发致死癌症。

这个模型通过使用 Mask Transformer 语义分割和肿瘤表示学习方法，解决了多种肿瘤图像统一检测的难题，适用于肺、结直肠、肝、胃、乳腺、食管、胰腺和肾等癌症类型。

在测试中，该模型的性能优于八个特定器官的单模型组合，平均敏感性达到93%，平均特异性达到82%。这个模型将为放射科医生提供全面的 AI 辅助诊断支持。

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